import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

# 散点图
# x 轴表示车龄，y 轴表示速度。
# 从图中可以看到，两辆最快的汽车都使用了 2 年，最慢的汽车使用了 12 年。
# 注释：汽车似乎越新，驾驶速度就越快，但这可能是一个巧合，毕竟我们只注册了 13 辆汽车。
x = [5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6]
y = [99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86]
plt.scatter(x, y)
plt.show()


# 随机数据分布
# 在机器学习中，数据集可以包含成千上万甚至数百万个值。
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# 测试算法时，您可能没有真实的数据，您可能必须使用随机生成的值。
#
# 正如我们在上一章中学到的那样，NumPy 模块可以帮助我们！
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# 让我们创建两个数组，它们都填充有来自正态数据分布的 1000 个随机数。
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# 第一个数组的平均值设置为 5.0，标准差为 1.0。
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# 第二个数组的平均值设置为 10.0，标准差为 2.0：
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 1000)
y = numpy.random.normal(10.0, 2.0, 1000)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

